共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
洪月华 《微电子学与计算机》2013,(3)
本文研究无线传感器网络数据的聚类分析问题.针对传统 k‐means 对初始聚类中心敏感和易于陷入局部次优解的缺点,提出一种基于传感器网络的分布式免疫遗传 k‐means 聚类算法.该算法将聚类中心作为染色体,通过遗传算法来优化传统 k‐means 聚类算法的初始聚类中心,将免疫算法的选择操作引入染色体的遗传进化中,使染色体的浓度和适应度共同对其在进化中被选择产生影响,实现了染色体种群的多样性保持机制和自我调节功能,将搜索工作引向全局最优,较好地解决了 k‐means 算法的早熟现象问题.实验结果证明,本文算法改进了数据的聚类划分效果,能够把聚类结果快速收敛至全局最优,聚类准确率较高. 相似文献
6.
7.
张宝军 《微电子学与计算机》2009,26(7)
为了减小NLOS传播的影响,提出基于改进RBF网络的TDOA/AOA定位算法.模拟退火算法与k-均值聚类算法相结合的RBF网络训练算法,利用模拟退火算法全局寻优能力改变k-均值算法易陷入局部极值的缺点.仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于WLS算法和k-均值聚类的RBF网络定位算法. 相似文献
8.
聚类分析的两个基本任务是分析数据集中簇的数量以及这些簇的位置.大多数的聚类方法通常只关注后一个问题.为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析,本文提出了一种新的结合人工免疫网络和遗传算法的动态聚类算法—DCBIG.新算法主要包含两个阶段:先使用人工免疫网络算法获得聚类可行解,然后使用遗传算法依据聚类可行解实现动态聚类.本文对获得聚类可行解的条件和概率进行了分析.仿真实验结果表明与现有方法相比,新方法具有更高的收敛概率和收敛速度. 相似文献
9.
10.
针对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel Principal Component Analysis,KPCA-FCM)和模拟退火自适应遗传算法(Simulated Annealing adaptive Genetic Algorithm,SAGA)优化RBF神经网络的无线室内定位算法。首先利用KPCA对原始训练数据样本进行数据预处理,再通过KPCA-FCM算法计算出最优聚类数目和聚类中心点;其次将聚类数目和聚类中心点作为隐含层神经元个数和中心值,创建RBF神经网络,并将其网络参数映射到SAGA算法中;再次由SAGA算法进行网络参数寻优,把最优的解映射回RBF神经网络;最后利用样本数据对RBF神经网络进行训练和测试,完成建立RBF神经网络算法模型。实验表明,在相同的环境中,所提算法比传统RBF神经网络定位精度提高了48.41%。 相似文献
11.
《现代电子技术》2016,(19)
传统的RBF神经网络预测精度会由于随机选取隐含层中心节点不合适而导致算法效率低下和数值病态,为了提高RBF神经网络的效率,提出了一种用近邻传播AP聚类算法改进RBF神经网络的方法,并介绍了该方法的原理及建模步骤。由于采用的AP聚类算法属于自适应聚类学习算法,无需事先给定隐含层中心节点的个数,能够适用于不具有先验信息的预测。首先,利用AP算法根据训练样本的信息进行聚类迭代,从而确定RBF神经网络中隐含层的中心节点和节点数值,解决了RBF网络的中心取值问题。然后,把所有输入数据代入基于AP聚类算法优化的RBF神经网络中进行预测。由于AP算法无需预先指定聚类数目,所提方案能提高网络的学习精度和训练速度,利用所提优化方案对正弦函数进行逼近的仿真实验,结果表明该方案的逼近误差仅为0.005 5,在0.3噪声下能保持较好的预测精度。 相似文献
12.
13.
文中提出一种人工免疫思维进化算法,此算法在免疫系统优化机理的基础上吸取了思维进化算法中的优点,提出了趋同半径和异化半径的概念,实现了免疫算法中抗体的局部和全局寻优,并且给出了一种基于矢量距的概率选择方法。同时,本文描述了算法的具体实现步骤,证明了算法的收敛性,给出了仿真实验。实验结果表明,新算法有机地结合了人工免疫算法和思维进化算法的优点,具有不易陷入局部极值,解的精度高,收敛速度快等特性。 相似文献
14.
15.
16.
针对径向基函数(RBF)网络和免疫系统的相似性,本文提出了一种基于免疫模型的RBF网络在线学习方法以解决动态问题.该方法借鉴了免疫系统动态调整以对抗不断入侵的抗原的机制,通过免疫初步覆盖、免疫交叉响应和疫苗注射等免疫操作,加速算法效率、提高算法精度和动态性能.通过以上操作使得RBF网络能够根据样本的变化迅速地调整网络结构与参数.计算机仿真研究表明,采用这种方法设计的RBF网络在动态环境下具有优良的精度和泛化能力. 相似文献
17.
18.
本文首次对子波神经网络的分类机理进行了详细地研究,在此基础上将免疫进化算法与子波神经网络相集成,并提出了免疫进化子波网络模型及其学习算法.其中,免疫进化算法是一种集免疫机制和进化机制于一体的一种新的全局并行算法,它可以通过对进化环境的自适应和自学习,有针对性地抑制由原进化算子操作的盲目性而引起的退化现象.理论分析和用于双螺旋线分类的仿真结果表明,免疫进化子波网络不仅是可行的,也是十分有效的.由于免疫进化算法本身所固有的并行运算规则、智能搜索方式和概率判断准则,从而有利于弱化子波网络的应用条件,加强其联想记忆和信息处理的能力. 相似文献
19.